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金門觀光資源對廈門居民吸引力之研究－運用ELM模式及EKB模式驗證

為了解決花蓮租機車推薦2021的問題，作者鄭龍騰 這樣論述：

摘 要 旅遊目的地意象是一種情感因素，受內在動因可推動個體的旅遊動機及外在動力可拉動個體的觀光目的地吸引力所影響。在觀光行為中，目的地意象扮演極其重要的角色，會對旅遊者或休憩者的行為在旅遊動機、態度、資訊蒐集及涉入的行為上產生重大的影響，更會對旅遊意願、滿意度及推薦他人的行為上有明確且顯著的影響。本研究將金門地區的觀光資源(觀光吸引力)，運用東方古典詩歌意象之意涵及西方觀光意象的測量與建構方法進行揉捻融合，總結歸納出金門意象之意涵為﹔自然意象、人文意象、戰役意象、遊憩意象及節慶意象，此五大意象。 為追求嚴謹性及泛化度，本研究採用推敲可能性( ELM )模式及消費者決策過程(

EKB )模式，進行雙模式交互認證。以結構式問卷做為資料收集工具，按廈門各行政區人口比例分發問卷，力求樣本數盡可能的接近母體比例，經常態檢定及刪除離群值後，共取得有效問卷 393 份。 研究結構模式之配適度檢定，採用偏最小平方法(Partial Least Square， PLS)工具分析，運用「拔靴法」 Bootstrapping 方法反覆抽取 5000 次做為參數計算與推論，驗證模式中各變數間的路徑關係，檢定假設是否成立，得出以下發現﹕ 1.ELM 模式﹕中央路徑與周邊路徑對旅遊目的地及旅遊目的地對旅遊意願皆呈顯著之影響效果﹔再運用各子構面對旅遊目的地進行檢測，旅遊動機、資訊

搜尋及涉入皆呈顯著效果，觀光吸引力、口碑則對旅遊目的地不顯著，探究主因應為廈門居民對金門的觀光資源認知不足所引致。 2.EKM 模式﹕運用旅遊動機、資訊搜尋、吸引力及口碑做為子構面，組成金門觀光吸引力的主構面並作為自變數，對旅遊目的地及旅遊意願作為依變數進行測量及評鑑，並檢測旅遊目的地作為自變數與依變數間中介效應，驗證結果證實研究之假設。另探討涉入對金門觀光吸引力及旅遊目的地意象對旅遊意願干擾效果，研究證實涉入的干擾交互作用項，呈顯著之效果。 3.針對金門意象之五項觀光吸引力進行單因子相依樣本變異數分析，驗證結果為人文吸引力、 戰役吸引力大於自然吸引力、遊憩吸引力、節慶吸

引力。 在對研究結果進行討論與分析後，本研究在探討金門意象與旅遊目的地的基礎上，從政策、實務與學術等三個面向提出相關意涵及建議，以供後續探討金門意象及金門觀光吸引力提供相關政策、實務及學術研究上的參考。【關鍵詞】：金門意象、東方古典詩歌意象、觀光吸引力

大數據分析應用於交通行動服務高雄MeNGo月票之顧客分群研究

為了解決花蓮租機車推薦2021的問題，作者郭銘倫 這樣論述：

交通行動服務 (Mobility as a Service , MaaS) 的核心理念在於交通服務的系統整合，強調「使用代替擁有」並建構涵蓋多元交通服務為一體的整合平台，滿足旅運者無縫且及門的運輸需求，藉以達成私人運具減量之目的。MaaS係近來國際間交通領域備受矚目的新興課題，亦為我國智慧運輸政策中主要的推動計畫之一。自2016年起，高雄市開始推動都市型MaaS示範計畫–MeNGo，多款具有經濟效益的MeNGo付費組合方案在2018年問世，MeNGo定期票於推廣初期銷售量表現甚佳，然今已步入銷量成長停滯的階段，此意謂改良定期票產品及促進行銷推廣等課題，值得進一步研究。本研究旨在借助大數據分析

及分群方法，針對高雄MeNGo定期票顧客進行細緻化分群。本研究介接交通部運輸研究所提供之MeNGo定期票電子票證資料，首先確認一卡通原始票證資料欄位及可用性，在資料處理過程上，則建立一個電子票證資料清洗及檢驗流程，同時亦須串聯多個資料庫以填補資料遺漏及錯誤。然後，在國內外顧客分群相關文獻的基礎上，採用「定期票使用金額、運輸行為、空間距離」等三個構面與14個分群特徵變數，經由集群分析方法K-Means針對MeNGo定期票顧客進行分群，並藉由統計檢定以確認各分群顧客使用行為特徵上皆有明顯差異之後，即依照各分群特徵進行分群命名。實證分析結果顯示，MeNGo定期票顧客依照使用行為及身份類別可分為四種一

般族群及五種學生族群，分別命名為：(1)捷運端點一般族; (2)公車鐵票一般族; (3)捷運通勤; (4)游離一般族; (5)捷運端點學生族; (6)公車鐵票學生族; (7)短里程學生族; (8)捷運通學族; (9)游離學生族。最後，本研究借鏡他國MaaS推廣之成功案例及考量我國在地特性，提出一套有助於提升MeNGo銷量之目標客群策略地圖，建議未來MeNGo規劃及營運團隊，以定期票商品綑綁調整為前進策略，以提升公共運輸服務品質為後盾策略，期能大幅增加MeNGo定期票的整體銷售量。